基于多模板规则的多元映射图像平滑方法研究

基于超越函数和多分辨分析的思想，提出了一种图象空域平滑方法。该算法依据图象多层邻域卷积的一致性，自适应地选择平滑单元。它具有保持图象细节、稳健性较强和运算速度较快等优点；还提出了衡量图象清晰度的局部误差。     

保存边界的图象平滑方法

提出了一种新的图象平滑方法。该方法利用区域模板和线性模板,将图象中的高频噪声和合理的边界结构通过采用不同的模板进行平滑,达到了既去除噪声,又保存图象边界的目的,为图象的预处理提供了一种很好的方法。     

图象中噪声的局部拟合平滑方法

数字图象的噪声平滑是数字图象处理技术中非常重要的一个领域.本文从图象的统计特点出发,寻找出了一种局部灰度拟合的平滑方法.它不同于以往的一些噪声平滑方法,如中值滤波法,邻域平均法,梯度倒数法等等.本方法由于比较具体地分析了图象的特点,因此具有比较广泛的适应性和综合的图象噪声平滑及保持边缘能力.由于在本算法中存在一个可调节的参数k,所以只要略作修改,就可以实现噪声的自适应平滑.     

基于粗集方法改进的图象中值滤波

研究一个基于粗集理论的图象中值滤波方法。首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度，建立粗集等价关系和相应划分集合，然后得到基于粗集方法的图象中值滤波框架，给出了该方法具体实现的实例。该图象值滤波与传统中值滤方法相比较，在有效抑制噪声的同时，能更好地保护边缘信息。     

基于边缘方向的自适应DPCM高质量图象压缩方法

首先介绍图象编码方法,然后提出一种基于边缘方向的质量图象压缩方法,该方法首先将图象划分为若干块,自适应地为每一块选择一个预测误差最小的方向预测器。然后,对得到的误差图象进行了量化,使用快速而有效的Ｒｉｃｅ编码器对化后的误差图象编码;最后分析了该方法的时间复杂性并给出了实验结果。     

浮选泡沫图象边缘检测方法的研究

针对工业现场实时采集的浮选泡沫图象 ,提出了泡沫边缘探索法和分水岭 Flooding方法分割图象 .阐述了泡沫边缘探索法算法流程 ,并给出了分水岭的定义和 Flooding方法的伪 C算法 .最后 ,分析和比较两种方法的试验结果 .结果表明泡沫边缘检测方法和分水岭 Flooding方法都达到了工业中应用的程度     

基于边缘保持平滑正则化的地震反演方法

为了解决高斯分布约束地震反演结果在地层分界面附近存在振荡,且对地震数据中的噪声敏感,不利于识别隐蔽油气藏及小尺度地质体的问题,本文基于边缘保持平滑(EPS)算法,将非线性EPS算子作为正则化约束引入地震反演目标函数中,使反演的波阻抗剖面地层界面与地质体边缘更清晰,并且在对含有随机噪声的地震数据进行反演时,同样能够保持反演过程的稳健性.研究结果表明:非线性EPS正则化反演结果能更清晰地反映地层的变化,突出3~5m的小尺度岩性异常体,且在20%噪音背景下仍能够得到稳定的反演结果,具有较强的抗噪性,克服了高斯分布约束反演结果存在的振荡现象.实际地震资料的应用效果也表明,与高斯分布约束反演结果相比,边缘保持平滑正则化约束反演结果能够更好地反映地层的层状变化特点.     

基于多模板配准的人体上半身三维运动跟踪

单目视频下的人体三维运动跟踪过程中,二维肢体模板由于遮挡而无法配准,从而造成跟踪丢失。针对这一问题,建立人体肢体的三维纹理模型用于人体运动跟踪。首先在初始帧中得到纹理模型在直立姿态下的二维模板及各像素点的局部坐标,在其它帧中利用像素灰度一致性约束优化进行跟踪,同时由跟踪结果生成新的二维模板,形成一个模板库。随着跟踪帧数增加,模板库动态更新,最终跟踪结果由模板库中各模板配准结果中的最优值决定。实验结果表明,与单一二维模板配准算法相比,多模板匹配能够克服由于肢体自旋转而造成的遮挡,取得了更好的跟踪结果。     

利用样条函数的图象边缘精确定位算法研究

本文介绍了一种基于Ｂ样条函数的局部曲面拟合技术检测图象边缘的算法。图象中的边缘点定义为梯度方向上的二阶导数的过零点，能够得到精确的边缘信息，对目标定位和识别具有重要意义。实验表明：该算法具有良好的抑制噪声特性，能够较好地去除伪边缘，运行速度快。     

基于映射的增量式数据挖掘算法

数据挖掘算法对于支持度改变及数据集更新的适应性一直都是一个难点。本文根据数据集逐步增加的增量式方法,映射事务模式于线性空间中进行挖掘,并借助了图像在操作系统中显示及存储的特点,提出了一种新的增量式数据挖掘算法IPM-DM。同时,对比分析了其中两种模式映射方法,并与同类算法比较,经过实验证明,算法IPM-DM是有效且可行的。     

改进的选择式掩模法在图像平滑中的应用

提出了一种新的图像平滑方法。该方法在选择式掩膜平滑处理方法的基础上加以改进，对所选取的模板进行加权平均，达到了以下3个目的：第一，除去噪声,这是该图像平滑方法的基本功能；第二，保存边界，这是该方法相对于其它普通方法的一大改进；第三，增加图像的对比度，使得平滑后的图像与原图像失真最小，它为图像的预处理提供了一种很好的方法。     

基于图像平滑技术的B样条曲线光顺

将图像平滑技术中的模板操作推广到B样条曲线的光顺处理上,设计了3种光顺模板:均值模板、加权模板和Gaussian模板,并运用这3种模板在误差范围内对B样条曲线进行光顺处理.实践证明,本方法灵活性强、计算速度快、光顺效果较好.     

基于方向小波变换和再生核滤波器的多描述图像编码

为解决目前多描述图像编码效率不高的问题,提出了一种新的多描述图像编码方法,该方法利用方向小波变换有效地去除了小波频域的冗余信息;同时提出一种新的图像插值方法,当解码端丢失一个描述时,利用所提出的方法可插值出丢失的描述.实验结果表明:所提出的算法在保持较高压缩率的前提下,具有很好的鲁棒性,在高误码率信道上与传统的多描述图像编码相比可以得到更好的重建图像质量.     

一种基于Curvelet变换的图像去噪方法

提出了一种Curvelet变换与循环平移相结合的图像去噪方法,消除了由于Curvelet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果表明,用该方法去噪后的图像与传统小波去噪图像相比,PSNR值更高,视觉效果也更好.     

改进的基于Curvelet变换的遥感图像融合方法

为了提高图像的视觉效果,提出了一种改进的基于Curvelet变换的图像融合方法.首先对全色图像进行增强,使图像的细节信息得到加强,再采用Curvelet变换与IHS变换结合的方法对增强后的图像进行融合。该算法既有效的保留了空间信息又抑制了光谱扭曲.结果表明,和常用的小波融合算法相比,笔者提出的融合方法在光谱信息的保持与空间细节信息的增强两个方面的综合性能得到提高,具有更好的效果.     

一种基于小波-Contourlet的改进图像融合算法

为了解决小波变换中的方向有限性问题,并消除Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出一种基于小波-Contourlet的区域梯度选择平均图像融合算法.该算法对低频采用加权平均规则,对高频则计算区域梯度,并采用选择平均规则,选取空间频率、交叉熵与偏差等客观评价数据.实验结果表明,在相同的融合规则下,...     

小波变换在图像编码中的应用

介绍了小波变换的基本理论 ,综述了小波变换在图像编码压缩中的应用 ,展望了今后的研究方向     

基于小波变换的图像处理技术研究

小波变换由于自身具备的时频域局部化特性,能有效地克服Fourier变换在处理非平稳的复杂图像信号时所存在的局限,已成为图像处理的一种重要手段。在简单介绍小波变换基本原理的基础上,举例说明了小波变换在图像去噪、压缩、增强和融合等方面的应用。实验结果表明：将小波变换应用于图像处理可获得良好的处理效果。     

一种基于小波包变换的SAR图像与TM图像融合方法

为了增强来自不同传感器的图像信息，改善图像的可分析和提取能力，近年来，常采用小波变换融合方法。但小波变换只对低频信息进行多分辨分析，并不考虑高频信息的多级分解。小波包变换不仅能对图像的低频部分，而且对小波变换没有细分的高频部分也能进一步地分解。因此，小波包分析能够为图像融合提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法。在研究了小波包分析法后，提出了一种小波包图像融合方法。利用此融合算法对同一场景的不同传感器荻得的合成孔径雷达（SAR）图像和专题绘图仪（TM）图像进行融合，通过客观分析与目视评价，证明该融合方法的融合结果更好。     

基于小波变换的数字图像双重随机置乱加密

提出了一个用于图像加密的基于小波变换的双重随机置乱算法。算法首先对图像进行小波分解：再对分解结果进行第一次随机置乱。这一置乱有两种方案：第一种是直接对每一分量图像分别进行置乱,第二种是对由所有分量图像拼接而成的图像进行置乱,置乱后再分割成与原分量位置与大小一致的分量图像;然后对这些分量图像进行小波重构,并对重构结果再次进行随机置乱,得双重随机置乱加密图像。实验中,以统计直方图和视觉效果对两种方法作了比较。比较结果表明两种方法的视觉置乱效果都不错,但由第一种方法置乱所得图像的直方图与原图很相似,说明该方法是以位置置乱为主,而由第二种方法置乱所得图像的直方图则与原图差别很大,说明该方法不仅有位置置乱,而且灰度级置乱更明显。可见,第二种置乱方法更有效。